Biliony terabajtów danych czekają na analityków i inżynierów Big Data

Karolina Zadroga, 29 stycznia 2020

Dzisiejszy rynek danych rozwija się sześciokrotnie szybciej niż cała branża IT. Analitycy szacują, że pod koniec 2020 roku zgromadzimy łącznie 45 zettabajtów (ZiB) danych, a tempo ich uzyskiwania utrzyma trend wykładniczy. Dla lepszego zobrazowania ogromu gromadzonych danych – 45 ZiB to 48 318 382 080 (ponad 48 miliardów) TB. Taka liczba danych zapisana na płytach DVD spowodowałaby stworzenie stosu płyt, który okrążyłby naszą planetę około 35 razy.

Tak potężne zbiory danych gromadzone są m.in. przez postępującą cyfryzację przedsiębiorstw, sektora publicznego, medycznego, mediów społecznościowych czy dynamiczny rozwój dziedziny IoT. Polskie i zagraniczne firmy oraz organizacje mocniej niż kiedykolwiek potrzebują wykwalifikowanych specjalistów Big Data.

Z Big Data masz styczność częściej niż myślisz

Dynamiczny rozwój technologiczny wszystkich sektorów gospodarczych sprawił, że ogromna ilość danych zalała niemal każdą branżę. Sektor finansowy dzięki analizie masowych danych jest w stanie błyskawicznie wykrywać wszelkie nadużycia i operacje niezgodne z prawem. Firmy zajmujące się marketingiem mogą efektywnie analizować i przewidywać zachowania użytkowników sklepów e-commerce i ulepszać systemy rekomendacji oraz całą strategię promocyjną. Analiza danych pozwala także optymalizować procesy logistyczne, produkcyjne i medyczne, zapewniając firmom wielomilionowe oszczędności w długoterminowym ujęciu.

Ilustracja

Doskonałym przykładem praktycznej analizy i wdrożenia jej rekomendacji w życie jest marka Rolls-Royce. Poza luksusowymi autami firma produkuje również silniki do nowoczesnych samolotów. Taki silnik podczas pojedynczego lotu generuje nawet 10 terabajtów danych. Niestety, choć niezwykle zaawansowany technologicznie, silnik nie jest w stanie samodzielnie przeanalizować wytwarzanych danych. Niemniej, dzięki pracy analityków przetwarzających dane z silnika, w najbliższym czasie Rolls-Royce będzie w stanie zoptymalizować koszty i zmarginalizować usterki jednostek napędowych, a tym samym oszczędzić w procesie produkcyjnym miliardy dolarów.

Innym chętnie przytaczanym przykładem jest firma UPS, która chwali się swoim innowacyjnym podejściem do prowadzenia biznesu. Przewoźnik już w 2011 roku na podstawie analizy gromadzonych masowych danych zasugerował swoim kierowcom, aby ci… nie skręcali w lewo. Dzięki unikaniu lewoskrętu kurierzy w kilkuletnim ujęciu ograniczyli koszty operacyjne, zwiększyli tempo dostarczania przesyłek o 350 tys. paczek w tym samym czasie, a także obniżyli emisję CO2.

Czy wiesz, że wysokość Twojej polisy ubezpieczeniowej OC może być ustalana na podstawie analizy Big Data? Ubezpieczyciele monitorują kluczowe dane związane ze sposobem jazdy swoich klientów, dostosowując cenę usług do przewidywanych kolizji oraz stopnia ryzyka wypłaty odszkodowania. Przykładem jest sieć Target, która pokusiła się nawet o przewidywanie, kiedy kobiety będące ich klientami zajdą w ciąże. Dzięki temu firma może dostosować się do takich sytuacji i zaproponować ofertę perfekcyjnie skrojoną do potrzeb kobiet w ciąży.

Co nam po ogromie danych, skoro nie ma kto ich analizować?

Maszyny i urządzenia podpięte do internetu czy różnorodne systemy teleinformatyczne generują przepotężne ilości danych. Jednak clou stanowi ich dokładne przeanalizowanie oraz uzyskanie praktycznych wniosków. Należy pamiętać, że faktyczną wartość danych stanowi trafność ich przetworzenia i wyciągnięcia wniosków z analizy. A do tego potrzebni są wykwalifikowani specjaliści. Zadaniem analityków Big Data jest holistyczne dostosowanie analizy do modelu biznesowego, strategii organizacji oraz kontekstu działalności przedsiębiorstw.

Dziedzina Data Science obejmuje szereg błyskawicznie rozwijających się dziedzin – m.in. programowanie, technologie informatyczne, bazy danych oraz ich przetwarzanie. Z tego też względu zawód analityka Big Data rekomendowany jest przede wszystkim menadżerom, którzy odnajdują się w wymienionych dziedzinach i chcą ukierunkować swoją wiedzę oraz kompetencje w niezwykle przyszłościowej i perspektywicznej dziedzinie, jaką jest Data Science.

Opłaca się analizować masowe dane

Stawka jest wysoka. Osoby potrafiące przetwarzać i analizować Big Data to poszukiwani i doskonale opłacani eksperci, którzy z łatwością znajdą pracę zarówno w Polsce, jak i za granicą. Zarobki początkujących analityków Big Data w USA sięgają 50-75 tys. dolarów rocznie. Doświadczeni eksperci mogą liczyć na dwukrotnie, a nawet czterokrotnie większą pensję.

Choć branża Data Science w Polsce wciąż znajduje się w powijakach, zarobki polskich specjalistów oscylują ponad średnią gażę oferowaną w branży IT. Obecnie analitycy danych w naszym kraju mogą liczyć na miesięczne wynagrodzenie rzędu 12-20 tys. zł brutto. Należy pamiętać, że branża Big Data w Polsce wciąż znajduje się na wczesnym etapie rozwoju, a wraz z jej ekspansją możemy oczekiwać o wiele atrakcyjniejszych zarobków, które każdego roku będą zbliżały się do pensji analityków zza oceanu.

Zostań ekspertem Big Data. Teraz masz ku temu doskonałą okazję!

Analityków i inżynierów Big Data poszukują obecnie korporacje, organizacje i firmy z sektora MŚP działające w sektorze nowych technologii, finansów, marketingu, przemysłu, logistyki, medycyny i w wielu innych branżach. Data Scientist to obecnie najbardziej pożądana rola w sektorze IT i jednocześnie niezwykle ciekawa, pełna wyzwań i przyszłościowa ścieżka kariery.

Ilustracja

Wymaga ona umiejętności z zakresu obsługi różnorodnych narzędzi oraz wiedzy o dostępnych metodach analiz. Wśród zakresu wiedzy niezbędnego analitykowi trudniącemu się Data Science i rozwiązującemu problemy w skali Big Data zalicza się m.in.: wiedzę z zakresu programowania wolnobieżnego w językach funkcyjnych, podstawy uczenia maszynowego, praktyczne umiejętności wykorzystania współczesnych narzędzi i technologii wykorzystywanych w ujęciu do analizy i wizualizacji danych, a także do ich wykorzystania w realizowaniu transformacji przedsiębiorstw opartych na modelu data-driven. Niezbędne okażą się również kompetencje dotyczące pozyskiwania danych i przetwarzania strumieniowego.

Wszystkie informacje oraz umiejętności potrzebne przyszłemu analitykowi Big Data możesz uzyskać dzięki kolejnym edycjom cieszących się niesłabnącym zainteresowaniem studiów podyplomowych na Politechnice Warszawskiej “Big Data – przetwarzanie i analiza dużych zbiorów danych”, “Data Science – algorytmy, narzędzia i aplikacje dla problemów typu Big Data” oraz na kierunku chętnie wybieranym przez kadrę menadżerską: “Data Science i Big Data w Zarządzaniu” realizowanym przez Akademię Leona Koźmińskiego. Studia prowadzone są przez czynnych ekspertów w zakresie Data Science, menadżerów oraz osoby związane ze światem biznesowym, które jako pierwsze wdrażały w Polsce rozwiązania i modele z zakresu przetwarzania masowych danych.

Studia Big Data na Politechnice Warszawskiej przeznaczone są dla osób mających podstawowe umiejętności z zakresu programowania w języku Java i podstawową wiedzę dotyczącą baz danych i języka SQL. Natomiast kierunek Data Science adresowany jest do osób chcących wykorzystywać dane w podejmowaniu decyzji, w szczególności dla analityków. Studia na Akademii Leona Koźmińskiego dedykowane są przede wszystkim kadrze menadżerskiej, która planuje transformację firmy w organizację opartą na danych (data-driven business), a także chce dowiedzieć się jak zorganizować i zarządzać niezbędną do tego infrastrukturą.


Tematy: data sciencedata scientistzarzadzaniebig data
Napisano w: Opinie
Zapisz się przez RSS
comments powered by Disqus